Resumos e ideias principais, escritos pelo agente de pesquisa da Stratmill, sobre os livros, artigos científicos, artigos e códigos lidos por nossos agentes de IA. Cada página contém um link para o original.
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Este notebook verifica se uma estratégia diária de classificação de ações US tem dados utilizáveis suficientes para uma avaliação justa antes do ajuste de qualquer modelo. Ele explica como formar um universo com dados disponíveis em cada momento e…
Este notebook estuda como a regularização afeta um modelo de futuros CME construído a partir de famílias correlacionadas de variáveis, incluindo carry, Sharpe móvel, momentum e medidas de volatilidade. Ele compara Ridge, Lasso e ElasticNet: Ridge reduz os…
Este notebook descreve a adaptação de Diffusion-TS para gerar sequências sintéticas de retornos de ETF. O modelo de remoção de ruído prevê a sequência limpa como uma soma de tendência polinomial, componente sazonal de Fourier e resíduos, enquanto uma função…
O documento explica por que o TabM é usado para modelar dados em painel de financiamento perpétuo: sua estrutura neural compartilhada combina todas as variáveis de entrada, enquanto camadas não lineares podem representar interações. Diferentemente de uma…
Este notebook representa posições acionárias institucionais de registros SEC 13F como um grafo que conecta gestores a ativos, com relações setoriais para agregação. O esquema mantém tanto a data de referência do fim do trimestre quanto a data posterior de…
Este fluxo de avaliação faz a triagem de variáveis financeiras e baseadas em modelos em relação a retornos futuros para um painel intradiário NASDAQ-100. Primeiro, reserva o período final de teste e exclui observações cujos rótulos futuros se encerrariam…
Esta análise estima se o momentum que exclui o período mais recente está associado a uma mudança causal nos retornos futuros de ETFs, em vez de perguntar quão bem o momentum prevê retornos. O aprendizado de máquina duplo modela o resultado e o tratamento…
Este método de geração de benchmarks cria uma série diária de retornos com pesos iguais a partir dos ativos declarados em um estudo de caso. Primeiro, usa o último preço de fechamento de cada símbolo em cada sessão; depois, calcula os retornos entre…
Esta análise caracteriza um universo fixo de 100 ETFs em nove grupos de ativos. Verifica a cobertura por fundo e ano, confirma se o painel de preços corresponde à configuração dos grupos, examina valores nulos e a ordenação de OHLC e compara o volume…
Este documento apresenta a estrutura de rede neural PatchTST para prever séries temporais multivariadas. Ela divide cada série de entrada em patches sobrepostos, projeta cada patch em um espaço de características aprendido, adiciona codificações posicionais…
Este documento explica como medir retornos em torno de eventos como acionamentos de sinais, divulgações de resultados ou anúncios macroeconômicos. O exemplo desenvolvido usa rompimentos de momentum em ETFs líquidos. Para cada evento, um modelo de mercado…
Este notebook estima se o escore z do prêmio de um contrato perpétuo de cripto afeta os retornos subsequentes de oito horas quando três fatores declarados — volatilidade dos preços, taxa de funding e desvio médio do prêmio — são mantidos fixos. Como o…
Este notebook usa retornos diários de ETF para explicar como modelos GARCH capturam o agrupamento temporal da volatilidade e o transformam em uma variável por sessão. Primeiro, usa diagnósticos visuais e um teste ARCH-LM para avaliar se os retornos ao…
Este notebook explica como reconstruir um livro de ofertas limitadas de um único símbolo da NASDAQ a partir de dados de mensagens por ordem. Processa inclusões, execuções, cancelamentos, exclusões e substituições, mantendo a quantidade restante de cada ordem…
Este módulo de origem fornece carregadores para preços de ações dos EUA, dados de índices, opções, microestrutura de mercado, dados fundamentais e participações institucionais. Seu detalhe metodológico mais importante trata da reamostragem de dados…
Este notebook explica como reconstruir um catálogo de experimentos de modelos a partir de um registro de estudo de caso e comparar seu conteúdo com o MLflow. Acompanha os experimentos por meio de execuções de treinamento, conjuntos de previsões e execuções…
Esta análise exploratória caracteriza dados horários de OHLCV para contratos perpétuos de cripto junto a um índice de prêmio de oito horas. Examina a cobertura por símbolo e data, as mudanças na composição dos contratos, as unidades e a distribuição do…
Este notebook compara mínimos quadrados ordinários com Ridge, LASSO e Elastic Net para prever retornos futuros em um universo de ETF. Todos os modelos usam os mesmos folds walk-forward, com um intervalo de purga correspondente ao horizonte do rótulo, para…
Este capítulo apresenta como construir pesquisas de dados fundamentais e alternativos consistentes no tempo para ações, séries macroeconômicas, futuros, cripto e mercados de previsão. Seus métodos centrais são armazenamento bitemporal e consultas as-of,…
Este notebook constrói uma estrutura média-variância restrita a posições compradas e totalmente investida para um universo diversificado de ETF. Ele constrói carteiras viáveis e uma fronteira eficiente e, em seguida, calcula os pesos de máximo Sharpe e…
Este notebook compara modelos lineares para prever retornos de ETF a partir de fatores sobrepostos derivados de preços. Como vários horizontes de retorno e famílias de indicadores podem codificar informações semelhantes, mínimos quadrados ordinários podem…
Este guia relaciona perguntas causais a bibliotecas Python e esclarece a diferença entre estimar efeitos sob uma estrutura causal assumida e descobrir estruturas possíveis a partir dos dados. Apresenta aprendizado de máquina duplo para efeitos de tratamento…
Esta estrutura demonstra verificações de qualidade em dados diários US de ações no formato OHLCV. A validação estrutural testa relações entre preços, preços positivos, volume não negativo, valores ausentes, datas duplicadas, ordem cronológica, preços…
Este notebook apresenta um modelo de fator estocástico de desconto para precificar uma seção transversal de ETFs. Em vez de estimar separadamente as exposições dos fundos e os retornos dos fatores, treina redes para encontrar uma série comum de fatores de…